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在学习和研究机器学习的时候，面临令人眼花缭乱的算法，机器学习新手往往会不知所措。本书从算法和Python语言实现的角度，帮助读者认识机器学习。 本书专注于两类核心的“算法族”，即惩罚线性回归和集成方法，并通过代码实例来展示所讨论的算法的使用原则。全书共分为7章，详细讨论了预测模型的两类核心算法、预测模型的构建、惩罚线性回归和集成方法的具体应用和实现。本书主要针对想提高机器学习技能的Python开发人员，帮助他们解决某一特定的项目或是提升相关的技能。
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本书将介绍如何使用Python编写网络爬虫程序获取互联网上的大数据。本书包括三部分内容：基础部分、进阶部分和项目实践。基础部分（第1~6章）主要介绍爬虫的三个步骤（获取网页、解析网页和存储数据），并通过诸多示例的讲解，让读者从基础内容开始系统性地学习爬虫技术，并在实践中提升Python爬虫水平。进阶部分（第7~12章）包括多线程的并发和并行爬虫、分布式爬虫、更换IP等，帮助读者进一步提升爬虫水平。项目实践部分（第13~16章）使用本书介绍的爬虫技术对几个真实的网站进行抓取，让读者能在读完本书后根据自己的需求写出爬虫程序。无论是否有编程基础，只要是对爬虫技术感兴趣的读者，本书就能带领读者从入门到进阶，再到实战，一步步了解爬虫，终写出自己的爬虫程序。
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